Ceres Solver Framework（另一个Google开放源项目），旨在解决大型非线性最小二乘法，具有一项功能，该功能允许创建“本地参数化”并重载“ plus”运算符，该运算符控制每个优化器的更新步骤。
例如，三维的球体是二维的 流形，嵌入三维空间中。在每个点上 球体，与之相切的平面定义了二维切线 空间。对于此球面上定义的成本函数，给定点x， 在那个点上不垂直于球体的方向移动 有用。因此，参数化球体上一个点的更好方法是 在切线空间中的二维矢量delta_x上进行优化 球体点上的点，然后“移动”到点x + delta_x， 移动操作涉及投影回球体。 这样做会从优化中删除多余的维度，从而使 在数字上更强大，更有效。
http://ceres-solver.org/nnls_modeling.html#localparameterization
在优化可能在特定边界处存在不连续跳跃的问题时，这也很有用。
在使用ADAM之类的功能优化TF中的成本函数时，是否可以执行类似的操作？